【R言語】分散分析・実験計画法の解析
Rを使った分散分析・実験計画法の解析
carパッケージのAnova関数を使って分散分析をやってみる。
#http://www.asakura.co.jp/G_12.php?isbn=ISBN978-4-254-12216-9 からサンプルデータをもらう df <- read.table("rei31.csv",header = TRUE,sep=",",na.strings = "NA",strip.white = TRUE) summary(df) model1 <- lm(x ~ A + B + C + D + F + A:B + A:C + A:D +C:D + D:F ,data=df) summary(model1) anova(model1) car::Anova(model1,type="2") #type3だと結果が変わる 計算がどう異なっているか不明 car::Anova(model1,type="3") #有意ではない F A:D D:Fを誤差項にプーリングする model2 <- lm(x ~ A + B + C + D + A:B + A:C +C:D ,data=df) Anova(model2,type="2") #残差プロットやQQプロット表示 oldpar <- par(oma=c(0,0,3,0),mfrow=c(2,2)) plot(model2) #主効果プロット plot(allEffects(model2),ask=FALSE) library(tidyverse) library("gridExtra") name <- names(df) # ggplot でグラフを4つ作成 gA <- ggplot(df, aes(x=A,y=x))+geom_boxplot() gB <- ggplot(df, aes(x=B,y=x))+geom_boxplot() gC <- ggplot(df, aes(x=C,y=x))+geom_boxplot() gD <- ggplot(df, aes(x=D,y=x))+geom_boxplot() gF <- ggplot(df, aes(x=F,y=x))+geom_boxplot() # 箱ひげ図をまとめて1枚に出力 grid.arrange(gA, gB, gC, gD,gF, ncol = 5) # 1列に並べる #Rcmdrを使う library(Rcmdr)
